rag llamafactory
时间: 2025-04-19 12:51:11 浏览: 25
### RAG LlamaFactory 技术实现
#### 使用 LlamaFactory 实现 RAG 系统的技术细节
通过集成 LangChain 和 Qwen2-7b-VL 模型,可以在本地构建基于检索增强生成 (RAG) 的问答系统。为了启动这一过程,在 Linux 上安装 LlamaFactory 需要遵循特定步骤[^2]。
完成环境配置之后,进入 LLaMA-Factory 文件夹并利用 `llamafactory-cli` 工具开启 Web 用户界面,这一步骤对于后续操作至关重要[^1]:
```bash
cd LLaMA-Factory
llamafactory-cli webui
```
在实际部署过程中,可以根据具体需求选择不同类型的 RAG 架构。对于更复杂的场景,推荐采用模块化或高级 RAG 方案,这些方案提供了更高的灵活性和性能优化能力[^3]。
当涉及到具体的开发工作时,开发者可以通过访问 API 应用程序接口获取必要的代码片段,并将其应用于个人项目中,从而简化开发流程并加速原型设计阶段的工作进展[^4]。
#### 示例:创建简单的 RAG 问答应用
假设已经成功设置了上述提到的基础架构,则可以进一步探索如何使用 Python 调用该系统的功能。下面是一个简单例子,展示了怎样向已训练好的模型提问并获得回复:
```python
from langchain import LangChainQA
qa_system = LangChainQA(model="Qwen2-7b-VL")
response = qa_system.ask("什么是RAG?")
print(response)
```
此段脚本初始化了一个名为 `LangChainQA` 的类实例,并指定了所使用的预训练语言模型名称;接着调用了 `ask()` 方法传入一个问题字符串作为参数,最后打印出由模型产生的答案。
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